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科学的調査の初期の研究者は、実験に非常に単純なアプローチをしばしば使用しました。一般的なアプローチは「一度に1つの要因」（またはOFAT）として知られており、実験で1つの変数を変更し、結果を観察してから、次の単一変数に移動します。現代の科学者は、結果に影響を与える可能性のあるさまざまな変動要因を考慮して、より洗練された方法で試験を実施しています。
実験計画
実験計画のプロセスは、最も可能性のある情報を提供するテストをまとめる方法です。通常、設計された実験は、プロセスの結果に対するさまざまな要因の影響を見つけることを目的としています。科学者は、異なる要因にさらされた被験者間の変動が、すべて同じ要因にさらされた被験者のグループ内の変動よりも大きいかどうかを示す実験をまとめました。設計されたいくつかの実験は、さまざまな要因の間に相互作用があるかどうかを示すこともできます。
被験者内
実験における被験者内の変動とは、すべて同じ方法で扱われる被験者のグループに見られる変動を指します。医師が有効性の違いを探すために3つの薬をテストしており、性別の違いにも関心がある場合、男性の被験者を3つのグループに分け、それぞれを異なる薬で治療し、3つの女性のグループで同じことをするかもしれません。ただし、1つの被験者グループ（同じ性別、同じ薬）でも、患者が異なれば反応も異なります。これは、被験者内のバリエーションです。
被験者間
実験における他のタイプの変動は、被験者間です。これは、さまざまな要因にさらされるさまざまなグループの違いです。医師のテストの例では、男性と女性のグループ間、および3つの薬のいずれかを服用している各グループ間の平均回復時間の違いを調べます。いずれの場合も、グループ間に違いがある可能性があります。設計された実験のタスクは、この差が統計的に有意であるかどうかを確認することです。
分散分析
研究者は、ANOVA、分散分析、統計を使用して、被験者の変動内および変動を比較します。 ANOVAテストでは、「内」と「間」の変動を比較します。同じグループ内で大幅な変動がある場合、これはテスト自体が幅広い結果をもたらす傾向があることを示唆しています。 「内」変動が「間」変動と同等である場合、ANOVA検定は、明らかな影響は内部で見られたランダムな変動によるものである可能性があるため、研究者は因子に効果があるとは言えないと結論付けますテストグループ。双方向ANOVAとして知られるより洗練されたアプローチも、因子間の相互作用を検出できます。